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for numpy.bitwise_and.reduce的ufunc.reduce行为似乎不正常......我在滥用它吗？

>>> import numpy as np
>>> x = [0x211f,0x1013,0x1111]
>>> np.bitwise_or.accumulate(x)
array([ 8479, 12575, 12575])
>>> np.bitwise_and.accumulate(x)
array([8479,   19,   17])
>>> '%04x' % np.bitwise_or.reduce(x)
'311f'
>>> '%04x' % np.bitwise_and.reduce(x)
'0001'

的结果reduce()应该是的最后一个值，accumulate()而不是。我在这里想念什么？

目前，我可以通过使用 DeMorgan 的身份（交换 OR 和 AND，以及反转输入和输出）来解决问题：

>>> ~np.bitwise_or.reduce(np.invert(x))
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1 回答 1

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根据您提供的文档，ufunc.reduce用作op.identity初始值。

numpy.bitwise_and.identity是1，不是，0xffffffff....也不是-1。

>>> np.bitwise_and.identity
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所以numpy.bitwise_and.reduce([0x211f,0x1013,0x1111])相当于：

>>> np.bitwise_and(np.bitwise_and(np.bitwise_and(1, 0x211f), 0x1013), 0x1111)
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>>> 1 & 0x211f & 0x1013 & 0x1111
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>>> -1 & 0x211f & 0x1013 & 0x1111
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似乎没有办法根据文档指定初始值。（与 Python 内置函数不同reduce）

于 2014-01-10T17:53:49.533 回答